数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理是使用比较频繁的，主要有：
(1)空缺值处理
目前最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值，比如可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或判定树归纳等确定空缺值．这类方法依靠现有的数据信息来推测空缺值，使空缺值有更大的机会保持与其他属性之间的联系。
还可以用一个全局常量替换空缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一类中属性的平均值填充空缺值．如果空缺值很多，这些方法可能误导挖掘结果。
(2)噪声数据处理
噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。常用分箱、回归、计算机检查和人工检查结合、聚类等方法进行噪音处理。
数据变化主要使用平滑聚集，数据概化，规范化等手段使数据换为较利于数据挖掘的格式。
数据归约主要是为了压缩数据量，源数据可以用来得到数据集的归约表示，它接近于保持原数据的完整性，但数据量比原数据小得多．与非归约数据相比，在归约的数据上进行挖掘，所需的时间和内存资源更少，挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。常用维归约、数据压缩、数值归约等方法实现。